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標(biāo)簽 > 卷積網(wǎng)絡(luò)
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機(jī)器視覺目標(biāo)識(shí)別方法解析：Blob分析法、模板匹配法、深度學(xué)習(xí)法
一階算法在整個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取、目標(biāo)分類和位置回歸，通過一次反向計(jì)算得到目標(biāo)位置和類別，在識(shí)別精度稍弱于兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法的前提下，速度有了極大的提升。
2023-01-10 標(biāo)簽：機(jī)器視覺深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 6347 0
視覺Transformer基本原理及目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用
視覺Transformer的一般結(jié)構(gòu)如圖2所示，包括編碼器和解碼器兩部分，其中編碼器每一層包括一個(gè)多頭自注意力模塊（self-attention）和一個(gè)...
2024-04-03 標(biāo)簽：解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Transformer 4641 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解析：手寫數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目解讀
手寫數(shù)字識(shí)別是很多人入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)用來練手的一個(gè)項(xiàng)目，但就是這么簡(jiǎn)單的一個(gè)項(xiàng)目，最近在 reddit 上又火了一把，因?yàn)樵?MIT 計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能...
2021-01-13 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4204 0
CellTrek單細(xì)胞空間轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析
自單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)橫空出世以來，由于其可以將測(cè)序縮小到單個(gè)細(xì)胞的單位內(nèi)進(jìn)行，對(duì)于更加全面精確地了解生物基因表達(dá)情況具有重要意義。
2023-04-01 標(biāo)簽：RF信號(hào)卷積網(wǎng)絡(luò) 2375 0
考慮到許多讀者可能對(duì)Poly并不了解，而且許多Poly文獻(xiàn)讀起來也比較抽象，我們先簡(jiǎn)單介紹一下Poly的工作原理。我們力圖用最簡(jiǎn)單的代數(shù)與幾何描述來解釋...
引言 草原生態(tài)系統(tǒng)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展、計(jì)劃到２０２５年和２０３５年 草原綜合植被蓋度要分別達(dá)到５７％和６０％以 上，但目前部分區(qū) 域的草原生態(tài)系統(tǒng)承...
介紹一種自動(dòng)駕駛汽車中可行駛區(qū)域和車道分割的高效輕量級(jí)模型
本文介紹了TwinLiteNet：一種自動(dòng)駕駛汽車中可行駛區(qū)域和車道分割的高效輕量級(jí)模型。語義分割是自動(dòng)駕駛中理解周圍環(huán)境的一項(xiàng)常見任務(wù)。
2023-08-03 標(biāo)簽：嵌入式系統(tǒng)FPS自動(dòng)駕駛 1563 0
什么樣的點(diǎn)可以稱為三維點(diǎn)云中的關(guān)鍵點(diǎn)呢？
本工作受D2-Net啟發(fā)，提出了一種新的三維點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)定義方式，將其與三維點(diǎn)的特征描述子關(guān)聯(lián)起來，有效的回答了什么是三維點(diǎn)云中的關(guān)鍵點(diǎn)，并驗(yàn)證了該方法檢...
2022-11-22 標(biāo)簽：檢測(cè)器ETH卷積網(wǎng)絡(luò) 1540 0
與以往基于學(xué)習(xí)的視覺定位算法的區(qū)別在于：以前的方法往往需要數(shù)小時(shí)或數(shù)天的訓(xùn)練，而且每個(gè)新場(chǎng)景都需要再次進(jìn)行訓(xùn)練，使得該方法在大多數(shù)應(yīng)用程序中不太現(xiàn)實(shí)，所...
2023-06-05 標(biāo)簽：算法視覺卷積網(wǎng)絡(luò) 1469 0
論文提出了一種基于卷積和VIT的混合網(wǎng)絡(luò)，利用Transformers捕獲遠(yuǎn)程依賴關(guān)系，利用cnn提取局部信息。構(gòu)建了一系列模型cmt，它在準(zhǔn)確性和效率...
2023-09-08 標(biāo)簽：CMT位置編碼器卷積網(wǎng)絡(luò) 1439 0
在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)中卷積網(wǎng)絡(luò)過程中，有卷積層，池化層，全連接層等等，其中卷積層與池化層均可以對(duì)特征圖降維，本次實(shí)驗(yàn)針對(duì)控制其他層次一致的情況下，使用卷積降維...
2023-02-17 標(biāo)簽：卷積深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 1419 0
卷積網(wǎng)絡(luò)和全連接網(wǎng)絡(luò)的比較
我們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)的過程中，開始對(duì)模型進(jìn)行在測(cè)試集的精度進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，最開始是全連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型的精度預(yù)測(cè)，最后發(fā)現(xiàn)測(cè)試集的精度預(yù)測(cè)值不是很理想，就在想能不能...
2023-03-24 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)MNIST卷積網(wǎng)絡(luò) 1380 0
基于八叉樹形式的三維卷積網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表征
1 前言 大多數(shù)現(xiàn)有的3D網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)通過稠密且規(guī)則的三維體素網(wǎng)格來代替2D像素陣列，并使用3D卷積和池化操作來處理該網(wǎng)格。然而，對(duì)于稠密的三維數(shù)據(jù)，計(jì)算和...
2023-08-21 標(biāo)簽：3D數(shù)據(jù)三維 1126 0
2D CNN 使用大卷積代替小卷積，增大了卷積核的感受野，捕獲到的特征更偏向于全局，效果也得到了提升，這表明較大的 kernel size 很重要
2023-04-06 標(biāo)簽：SGCLiDAR芯片卷積網(wǎng)絡(luò) 1116 0
NeRF2NeRF神經(jīng)輻射場(chǎng)的配對(duì)配準(zhǔn)介紹
我們介紹了一種神經(jīng)場(chǎng)成對(duì)配準(zhǔn)的技術(shù)，它擴(kuò)展了基于優(yōu)化的經(jīng)典局部配準(zhǔn)（即ICP）以操作神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF）。
2023-03-31 標(biāo)簽：卷積網(wǎng)絡(luò) 1098 0
為什么要優(yōu)化可泊空間預(yù)測(cè)算法？泊車Freespace檢測(cè)方法如何優(yōu)化？
基于視覺的環(huán)視可用空間檢測(cè)是自動(dòng)停車輔助（APA）的基本任務(wù)之一。
2023-11-29 標(biāo)簽：解碼器計(jì)算機(jī)視覺FCN 1057 0
經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò)模型在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，扮演著舉足輕重的角色。這些模型通過不斷演進(jìn)和創(chuàng)新，推動(dòng)了圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成、語義分割...
2024-07-11 標(biāo)簽：模型網(wǎng)絡(luò)模型卷積網(wǎng)絡(luò) 984 0
為什么傳統(tǒng)CNN在紋理分類數(shù)據(jù)集上的效果不好？
在機(jī)器視覺任務(wù)中，將紋理分析與深度學(xué)習(xí)結(jié)合使用，對(duì)于獲得更好的結(jié)果起到了重要作用。
2023-06-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能FMD 942 0
假設(shè) 為物體的一張或多張RGB圖片。三維重建可以總結(jié)為一個(gè)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)算子的過程，輸入圖像到該算子可得到一個(gè)和物體相似的模型。因此重建的目標(biāo)函數(shù)為,其中為算...
2023-02-13 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 921 0
如何利用CUDA實(shí)現(xiàn)一個(gè)2D卷積算子
卷積操作主要針對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)算，我們常見的RGB即為三通道的二維圖像，那么就可以通過一個(gè)一維數(shù)組存儲(chǔ)所有的數(shù)據(jù)，再按照不同的布局去索引對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在主要...
2023-04-19 標(biāo)簽：CUDA深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 865 0
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